浅谈金融行业数据安全分类分级

发布网友 发布时间：2024-10-23 06:22

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热心网友 时间：2024-11-04 06:12

金融行业的数据安全管理是一项系统性工作，涉及到决策、管理、执行和监督四个层面的协同配合。为了确保数据的合法合规以及业务的稳定发展，金融企业应设立专门的数据安全管理委员会，构建一套自上而下的数据安全管理体系。该体系需要明确决策、管理、执行和监督四个层面的职责，确保数据生命周期的安全防护得到全面覆盖。

在数据安全管理的决策层，主要职责是提供资源支持和决策重大安全事件的协调。管理层负责建立数据安全工作机制、策略和制度，推动全面落地执行，并根据监管要求和业务发展需要，制定数据安全整体解决方案，提升管理水平。执行层聚焦于数据安全任务的落实，确保安全管理要求的执行。监管层则由审计、合规等部门组成，负责稽查、设计等工作，确保数据安全管理体系的有效运行。

《金融监管总局银行保险机构数据安全管理办法（公开征求意见稿）》及《金融数据安全 数据安全分级指南》等*文件为数据安全管理提供了具体指导。这些文件明确了数据安全治理架构，强调了责任制、归口管理部门、业务部门、风险合规与审计部门、数据安全部门的职责划分。银行保险机构需指定数据安全归口管理部门，负责数据安全管理制度的制定、数据目录的建立、分类分级保护的推动、风险监测与应急响应等工作。同时，需遵循“谁管业务、谁管业务数据、谁管数据安全”的原则，明确各业务领域的数据安全管理责任，制定差异化的保护制度，确保数据安全。

数据分类分级是数据安全管理的核心环节。《金融数据安全 数据安全分级指南》将数据分为五级，从五级到一级，分别对应不同级别的安全保护需求。数据安全性破坏后可能产生的影响，包括对*、公众权益、个人隐私和企业合法权益的影响，以及影响程度的分级（严重损害、一般损害、轻微损害和无损害）。数据定级的依据主要包括影响对象和影响程度两个要素，确保数据分类分级的合理性和准确性。

为了实现数据安全管理的有效实施，建议金融企业采取数据安全治理工作步骤，包括数据分类分级、数据安全保护总体要求、数据安全保护管理措施等。具体操作流程涉及数据资产梳理、制定数据级别、明确分级要素和内容、数据安全定级等环节。通过数据分类分级管理，协同分类分级、智能分类分级等方法，利用一般规则、血缘级联规则、机器学习规则等技术，实现数据的精细化管理。

在应用场景方面，基于数据分类分级的数据资产安全管控和数据自助式分析与岗权管理，是金融行业实现数据安全管理的关键。通过这些应用场景，金融企业能够更有效地识别和保护敏感数据，为业务决策提供数据支持，同时确保数据在使用过程中的合规性和安全性。